初心者のための『トレード日誌データ化』入門：約定履歴CSVから最初のエッジを見つける実践ガイド

本稿では、初心者でも自分の約定履歴（ブローカーの取引レポートCSV）を材料にして、統計的に根拠のある「勝ちパターン（エッジ）」を発見し、少額から収益化するまでの道筋を、ノーコード（Excel / Google スプレッドシート中心）で具体的に解説します。再現性のある手順とテンプレートを提供しますので、今日からトレードの意思決定を「勘」から「データ」へ置き換えていきましょう。

この記事のゴール
なぜ「日誌のデータ化」が初心者の最短ルートなのか
準備物：口座・ツール・ファイル構成
1. 口座・ツール
2. フォルダ構成のテンプレ
CSVの中身：最低限の必須列と意味
安全に取得・整形する手順（Excel / Sheets）
正しい指標定義（誤解しやすいポイント）
1. 基本4指標
2. 実務で重要な3指標
ピボットで「効く条件」を可視化する
1. Excelでの作成手順
2. Sheetsでの作成手順
初心者がまず試すべき3つの「簡易エッジ」
フィルタ設計：やる取引・やらない取引を数式で決める
検証の落とし穴と対策
実装フェーズ：少額で現金化するまで
MT4/MQL4で「戦略ID付きログ」を残す（テンプレEA）
週次レポートのフォーマット（テンプレ）
実例シナリオ：初心者Aさんの2週間改善
資金管理：致命傷を避けるサイズの決め方
Q&A：よくある詰まりポイント
まとめと次の一手
付録：Sheets関数スニペット集

この記事のゴール

約定履歴CSVを安全に取得・整形し、ミスのない分析用データセットを作る。
勝率・損益比・期待値・ドローダウンなどの指標を正しく定義して、自分に効くパターンを数値で可視化する。
曜日・時間帯・銘柄属性・ボラティリティなどの軸で「やる取引／やらない取引」を線引きする。
少額での実地検証→改善→定着という反復サイクルをセットアップする。

なぜ「日誌のデータ化」が初心者の最短ルートなのか

多くの初心者は「勝てる手法探し」の前に、自分が何で負けているかを把握できていません。市場はコントロールできませんが、自分の再現行動はコントロールできます。そこで、まずは過去の自分の売買から統計的に優位な条件を抽出し、「やらないことリスト」を作るだけで損失の多くは消せます。これは資金量や知識量に依存せず、今日から誰でも実行できる改善です。

準備物：口座・ツール・ファイル構成

口座・ツール

ブローカー約定履歴のCSVエクスポート機能（株・FX・暗号資産いずれも可）。
Excel または Google スプレッドシート（以降「Sheets」）。
（任意）MT4/MT5、TradingView。取引コメント／タグを付けられると分析精度が上がります。

フォルダ構成のテンプレ

journal/
├─ raw/          （生のCSVを保存：編集禁止）
├─ clean/        （整形済みCSV）
├─ reports/      （日次・週次レポートHTML/PDF）
└─ templates/    （ピボット・関数テンプレ）

CSVの中身：最低限の必須列と意味

ブローカーによって列名は異なりますが、下記が最低限あれば分析可能です。

列名（例）	意味	データ型
timestamp	約定日時（現地またはJST）。	日時
symbol	銘柄/通貨ペア/ティッカー。	文字列
side	買い=BUY / 売り=SELL。	文字列
qty	約定数量。	数値
price	約定価格。	数値
exit_price	手仕舞い価格。	数値
gross_pl	売買損益（手数料・スワップ等控除前）。	数値
fee	売買手数料・スリッページ・スワップ等の合計。	数値
net_pl	実現損益＝gross_pl – fee。	数値
comment	戦略IDやメモ（例：breakout_A）。	文字列

列が足りない場合は、後述の計算列で補います。最重要は「net_pl（最終損益）」を正しく持つことです。

安全に取得・整形する手順（Excel / Sheets）

生データの扱い

raw/にCSVを保存（上書き禁止）。
別ファイルとしてclean/にコピーし、整形は必ずこちらで実施。

日付と数値の正規化

日付は ISO 形式（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）に統一。
小数点区切り（, / .）を確認し、全列のデータ型を明示設定。
通貨や%記号は削除し、数値のみにします。

計算列を追加

hour（=HOUR(timestamp)）
weekday（=WEEKDAY(timestamp,2)） ※1=月, …, 7=日
hold_minutes（約定〜手仕舞いの分数）
r_multiple（=net_pl / 想定リスク額）
is_win（net_pl > 0 → 1, それ以外 0）

想定リスク額は、エントリー時のストップ幅×数量×ポイント価値で見積もります。ストップを事前に置かない裁量でも、置いたと仮定してRを揃えると比較が容易です。

正しい指標定義（誤解しやすいポイント）

基本4指標

勝率 = 勝ちトレード数 / 総トレード数。
損益比（RR） = 平均利益 / 平均損失（絶対値）。
期待値 = 勝率×平均利益 − (1 − 勝率)×平均損失。
プロフィットファクター（PF） = 総利益 / 総損失（絶対値）。

実務で重要な3指標

最大ドローダウン：累積損益曲線の最大落ち込み。現金残高で把握。
保持時間の偏り：勝ち負けで保持時間がどう違うか。
手数料・スリッページ負担：取引コストがPFをどれだけ圧縮しているか。

勝率だけ良く見せかける「早利確・損切り粘り」は、RRが悪化して期待値がマイナスになります。必ず期待値とPFを併記しましょう。

ピボットで「効く条件」を可視化する

Excelでの作成手順

データ範囲を選択 → 「挿入」→「ピボットテーブル」。
行：weekday、列：hour、値：net_plの合計。
同じピボットに「値の追加」でis_winの平均（=勝率）も追加。
条件付き書式で色分け（PF>1.2や勝率>55%を濃色など）。

Sheetsでの作成手順

データ → ピボットテーブル → 新しいシート。
行：weekday、列：hour、値：net_pl合計 + is_win平均。
スライサーでsymbolやsideで絞り込み。

この一枚で「曜日×時間帯の相性」が一目瞭然になります。勝っている帯だけを残して他を削るだけで、損益の分布は大きく改善します。

初心者がまず試すべき3つの「簡易エッジ」

1）曜日×時間帯の相性を固定

例えばFXならロンドン開始直後（日本時間16〜18時）やNY早朝（21〜23時）にボラティリティが高まりやすい時間帯があります。自分の履歴で最もPFが高い帯を「積極ゾーン」として固定し、それ以外の時間は原則見送りにします。

2）勝ちやすい保持時間を守る

勝ちトレードの保持時間中央値を計算し、その±25%に収まるように利確・損切りの時間制約をあらかじめ決めます。時間切れの自動手仕舞いを入れると、保有の引き延ばし癖を矯正できます。

3）手数料負担の重い銘柄を避ける

同じ戦略でも、スプレッド/手数料/借株料/スワップが高い銘柄はPFが伸びません。コストの安い銘柄・口座タイプへ移すだけで改善するケースは多いです。

フィルタ設計：やる取引・やらない取引を数式で決める

ピボットで見つけた条件を、実運用で使えるIF式に落とします。

// Excelの例（許可ゾーンの時だけエントリーOK）
=IF( AND(PF_weekday_hour >= 1.2, WinRate_weekday_hour >= 0.55), "OK", "SKIP")

この「OK」以外は見送るだけで、無駄打ちが激減します。

検証の落とし穴と対策

過剰最適化：条件を細かく切りすぎると偶然に当てはまります。トレード数が各セル30以上になるまで粗く。
データ汚染：同じデータで条件探索と検証を行わない。期間を前半/後半で分割し、後半で再確認。
コスト無視：手数料・スリッページを必ず含める。バックテストでも固定スリップを上乗せ。

実装フェーズ：少額で現金化するまで

紙ルール化：入る/入らない、手仕舞い、時間切れ、最大同時ポジション数をA4一枚に。
少額実装：最小ロットで2〜4週間。毎週同じピボットで再評価。
サイズ調整：期待値がプラスでDDが資金に対して許容内なら、数量を段階的に増やす。

MT4/MQL4で「戦略ID付きログ」を残す（テンプレEA）

裁量でも、EAを「記録係」として使うと後分析が簡単です。下のテンプレはエントリー/イグジット時にコメントへstrategy_idを埋め込み、CSV風のログをExpertsタブへ出力します（必要に応じてファイル出力に拡張できます）。

//+------------------------------------------------------------------+
//|  SimpleLoggerEA.mq4 - ログ専用テンプレ（成行/決済時に記録）      |
//+------------------------------------------------------------------+
#property strict
string strategy_id = "breakout_A"; // ←自分の戦略名
int    magic       = 24680;

int OnInit(){ Print("Logger start: ", strategy_id); return(INIT_SUCCEEDED); }
void OnDeinit(const int reason){ Print("Logger stop"); }

void OnTick(){
  // 例：時間帯フィルタ（日本時間16-23時のみ）
  datetime t = TimeCurrent();
  int hourJST = TimeHour(t + 9*60*60);
  if(hourJST < 16 || hourJST > 23) return;

  // ダミー条件：移動平均クロスで1回だけ試し買い（最小ロット）
  static bool done=false;
  if(done) return;
  double ma_fast = iMA(NULL,0,5,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,0);
  double ma_slow = iMA(NULL,0,20,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,0);
  if(ma_fast > ma_slow){
     double lot = MarketInfo(Symbol(), MODE_MINLOT);
     int ticket = OrderSend(Symbol(), OP_BUY, lot, Ask, 2, 0, 0,
                 strategy_id, magic, 0, clrNONE);
     if(ticket>0){ Print("ENTRY,",strategy_id,",",Symbol(),",BUY,",DoubleToStr(Ask,Digits),",",TimeToString(t)); done=true; }
  }

  // 利確/損切り・時間切れなどの実装は任意で追加
}

void OnTrade(){
  // 約定イベントで決済を検出しログ出力
  for(int i=0;i<OrdersHistoryTotal();i++){
    if(OrderSelect(i, SELECT_BY_POS, MODE_HISTORY)){
      if(OrderMagicNumber()==magic && StringFind(OrderComment(),strategy_id)>=0){
        if(OrderCloseTime()==TimeCurrent()){
           Print("EXIT,",strategy_id,",",Symbol(),",",OrderType()==OP_BUY?"BUY":"SELL",
                 ",",DoubleToStr(OrderClosePrice(),Digits),",",TimeToString(OrderCloseTime()),
                 ",NET_PL,",DoubleToStr(OrderProfit()-OrderSwap()-OrderCommission(),2));
        }
      }
    }
  }
}
//+------------------------------------------------------------------+

実運用では、EAが成績の「タグ付け」とログ出力を担い、エントリー/決済自体は裁量でも構いません。重要なのは戦略IDごとに後から切り分けられることです。

週次レポートのフォーマット（テンプレ）

毎週末に同じフォーマットで記録・振り返りを行います。以下をテンプレ化してreports/に保存します。

総損益、PF、最大DD、トレード数。
トップ3の貢献要因（時間帯/銘柄/方向など）。
ワースト3の足を引っ張る要因と、翌週からやらないルール。
次週の実験（例：利益確定トレーリングを+3pips延長）。

実例シナリオ：初心者Aさんの2週間改善

仮想の履歴から、改善プロセスを示します。

初期状態：総損益 -18,000円、勝率54%、RR 0.7、PF 0.83、最大DD -24,000円。
ピボット分析：月〜木の21〜23時のBUYがPF 1.35、金曜深夜のSELLがPF 0.6。
ルール化：21〜23時BUYのみ実施、その他は原則スキップ。時間切れ30分の自動決済を追加。
結果（2週目）：総損益 +12,600円、勝率58%、RR 1.1、PF 1.32、最大DD -9,800円。

「やらないこと」を決めただけでDDが半分以下になり、期待値がプラスに転じました。

資金管理：致命傷を避けるサイズの決め方

1トレードの想定損失（R）を口座残高の0.5〜1.0%以内に制限します。期待値Eと勝率pが分かれば、近似ケリーで上限サイズの目安を得られます。

近似ケリー f* ≈ p - (1 - p) / RR   （RR = 平均利益 / 平均損失）
実運用は f*/2 〜 f*/3 程度に抑える

また、最大DDに対して資金の何％を許容するかをあらかじめ決め、その範囲でしかサイズを上げないことが長期生存の鍵です。

Q&A：よくある詰まりポイント

Q. データが少なくて結論が出ません。

A. 粗い分類（例：時間帯は4区分、曜日は平日/金曜/週末）にしてサンプル数を確保します。十分に溜まるまで「やらないこと」の発見に集中しましょう。

Q. 裁量のメモが面倒です。

A. 事前に戦略IDを3つだけに絞り、ボタン一発でコメントへ挿入できるスクリプトを作ると続きます。

Q. 手数料の影響が見積もれません。

A. ブローカーの約定明細から手数料とスリッページを別列に切り出し、トレードごとの負担額を平均・中央値で把握しましょう。

まとめと次の一手

「トレード日誌のデータ化」は、初心者が最初に取り組むべきローリスク・ハイリターンの自己投資です。勝っている時間帯・銘柄・保持時間だけに集中し、やらない取引を明確にするだけで、成績は目に見えて改善します。テンプレを使って、今日から小さく始めてください。

付録：Sheets関数スニペット集

// 勝率（範囲に1/0のis_winがあるとき）
=AVERAGE(FILTER(is_win, 条件式))

// 期待値（net_plの平均値）
=AVERAGE(FILTER(net_pl, 条件式))

// 持ち時間（分）
=(exit_timestamp - entry_timestamp) * 24 * 60

// 特定時間帯抽出（21〜23時）
=FILTER(A:Z, (HOUR(timestamp)>=21) * (HOUR(timestamp)<=23))

// 平均損益比（RR）
=AVERAGE(FILTER(profit, profit>0)) / ABS(AVERAGE(FILTER(profit, profit<0)))